Tự Học Machine Learning cùng Gà AI | Buổi 8
🎓 Chào mừng mấy ông đến với series "Tự Học Machine Learning cùng Gà AI" 🐣
Hôm nay tôi tiếp tục chuỗi Tự học ML từ con số 0, nhưng khác với thử thách 21 ngày trước – lần này tôi đào sâu hơn vào lý thuyết, với mục tiêu: hiểu thật – học tới tận gốc – không học vẹt.
🔎 Live này ghi lại quá trình tự học của tôi:
- Không script, không dàn dựng
- Có lúc lú, có lúc sai, nhưng học thật từng dòng
- Với sự giúp đỡ không thể thiếu từ các AI như ChatGPT, Grok,...
📌 Hướng dẫn sử dụng kênh: https://drive.google.com/file/d/169z_7SDMHqkKLHQuHXmVLcrNfqzSNM9g/view?usp=sharing
👉 Lịch Live: https://www.youtube.com/post/UgkxxSNsxsbyCmuIAWNMv96Th_RD2ZRP3fwW
📌 Tóm tắt buổi live: Hôm nay mình đi sâu vào Polynomial Regression – từ lý thuyết tới thực hành luôn. Mở đầu giải thích nhẹ nhàng mô hình là gì, tại sao lại cần nó thay vì linear thông thường. Sau đó đào sâu vào phần toán học, đặc trưng mở rộng, rồi tới công thức hồi quy đa biến, loss function, giải bằng gradient descent và cả closed-form luôn.
Cuối buổi thì code tay mô hình từ đầu tới cuối: tạo đặc trưng phi tuyến, viết hàm fit, học pipeline tổng quát và test thử mô hình.
Tóm lại: buổi này thiên về hiểu gốc rễ và tự code tay mô hình Polynomial Regression – ai xem là hiểu cặn kẽ luôn.
Chúng ta sẽ không học để show, mà học để hiểu.
Không chạy theo project, mà hiểu bản chất từng thuật toán.
⏱ Timestamp nội dung chính:
1:01 - Bắt đầu
3:14 - Lý thuyết Polynomial Regression
18:10 - Hình mô tả nguyên lý cơ bản của Polynomial Regression
19:52 - Giải thích toán học
33:23 - Cách tính đặc trưng mở rộng
41:35 - Giải thích công thức mô hình hồi quy đa biến
50:54 - Hàm mất mát - Loss Function: MSE
1:02:21 - Gradient Descent
1:14:59 - Giải pháp đóng: Closed form - Solution
1:28:07 - Logic tổng quát (pipeline code)
1:36:35 - Đọc qua code mẫu
1:43:16 - Học code tay
1:49:15 - Hàm tạo đặc trưng phi tuyến
2:19:31 - Tổng kết 1 chút nguyên lý hàm sinh đặc trưng
2:47:03 - Tiếp tục viết hàm fit
3:11:24 - End
📢 Lưu ý:
Đây không phải kênh dạy học.
Đây là kênh ghi lại hành trình Tự học từ con số 0.
Và nếu bạn đang đi con đường tương tự – hãy học cùng tôi 💪
📂 Tài liệu và code:
🔖Lộ trình demo: https://drive.google.com/file/d/1FWgKkoJ2mZCENOgEosOmTTL7k6n2gjfE/view?usp=sharing
🔖Link Colab: https://colab.research.google.com/drive/1UdoGqatF2TSQonvYqqUgK0Bj5WGkZLey?usp=sharing
🔖 Hashtag:
#aiforbeginners #tuhocmachinelearning #machinelearning #100ngayhocmachinelearning #tuhocml